Kategorien: Purpose, Corporate Culture, Transformation, Leadership, KI KI – alle sprechen darüber, aber was ist damit gemeint?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Thema, das im Geschäftsalltag nicht mehr ignoriert werden kann. Und es ist kein Hype. Keine Raketenwissenschaft, die großen Konzernen mit üppigen Budgets für Forschung und Entwicklung vorbehalten ist. KI ist also nicht nur ein vorübergehender Trend. Sie entwickelt sich stetig zu einer Schlüsseltechnologie, die Unternehmen jeder Größe hilft, ihre Prozesse zu optimieren. Auch unseren Familienunternehmen bietet KI enorme Chancen zur Effizienzsteigerung und Wettbewerbsfähigkeit.

Doch trotz der allgegenwärtigen Diskussion über KI bleibt oft unklar, was genau darunter zu verstehen ist. Und viele Geschäftsführer und Manager fragen sich, welche konkreten Anwendungen für ihr Unternehmen relevant sein könnten. In diesem Blog-Beitrag möchten wir Ihnen die verschiedenen Facetten der Künstlichen Intelligenz näherbringen und aufzeigen, wie Sie diese Technologien gewinnbringend einsetzen können.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen, menschenähnliche kognitive Funktionen auszuführen. Gemeint sind Maschinen, die in der Lage sind, bestimmte kognitive Aufgaben zu übernehmen, wie Lernen, Problemlösung, Wahrnehmung und Entscheidungsfindung. Dabei handelt es sich jedoch nicht um echte menschliche Intelligenz, sondern um spezialisierte Algorithmen. Dazu gehören Lernen, Problemlösen, Wahrnehmung und Entscheidungsfindung. Der Begriff umfasst eine Vielzahl von Technologien und Ansätzen, die darauf abzielen, Maschinen intelligenter zu machen.

Die Idee der Künstlichen Intelligenz ist nicht neu. Bereits in den 1950er Jahren begannen Wissenschaftler, sich mit der Frage zu beschäftigen, ob Maschinen denken können. Alan Turing, ein Pionier der Informatik, entwickelte den berühmten Turing-Test, um festzustellen, ob eine Maschine menschliches Verhalten imitieren kann. Seitdem hat sich das Feld rasant entwickelt und umfasst heute verschiedene Disziplinen wie maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung.

Formen Künstlicher Intelligenz

Je nach der Ausprägung der Künstlichen Intelligenz lässt sich diese grob in drei Kategorien unterteilen:

• Schwache KI (Narrow AI)
• Starke KI (General AI)
• Superintelligente KI (Superintelligence)

Während schwache KI in vielen Bereichen des täglichen Lebens und der Wirtschaft bereits eine wichtige Rolle spielt, ist starke KI, die menschenähnliche kognitive Fähigkeiten besitzt, nach wie vor ein theoretisches Konzept.

1. Schwache KI (Narrow AI)

Definition: Schwache KI bezieht sich auf Systeme, die für spezifische Aufgaben programmiert sind und keine allgemeine Intelligenz besitzen. Diese Art von KI kann bestimmte Probleme lösen oder Aufgaben ausführen, jedoch nicht über ihren definierten Anwendungsbereich hinausdenken.

Beispiele dafür sind:

• Predictive Maintenance: Unternehmen nutzen schwache KI zur Vorhersage von Wartungsbedarf bei Maschinen. Durch die Analyse von Sensordaten können potenzielle Ausfälle frühzeitig erkannt werden.
• Qualitätskontrolle: Bildverarbeitungssysteme können in der Fertigung eingesetzt werden, um Produkte in Echtzeit auf Mängel zu überprüfen.
• Supply Chain Optimierung: Algorithmen analysieren historische Daten zur Bedarfsprognose und helfen dabei, Lagerbestände effizient zu verwalten.
  
  

Definition: Starke KI bezieht sich auf Systeme, die über eine allgemeine Intelligenz verfügen und in der Lage sind, menschenähnliche kognitive Fähigkeiten zu zeigen. Diese Art von KI könnte theoretisch jede intellektuelle Aufgabe ausführen, die ein Mensch bewältigen kann.

Momentan gibt es noch keine voll funktionsfähige starke KI; sie bleibt ein Ziel für zukünftige Entwicklungen in der Forschung.

3. Superintelligente KI (Superintelligence)

Superintelligente KI beschreibt eine Form von künstlicher Intelligenz, die weit über die menschlichen Fähigkeiten hinausgeht. Die Vorstellung einer superintelligenten KI bringt erhebliche Risiken mit sich: Wenn solche Systeme einmal existieren sollten, könnten sie möglicherweise nicht mehr kontrollierbar sein oder Entscheidungen treffen, die gegen das Wohl der Menschheit gerichtet sind. Aktuell ist das noch Science Fiction.

Generative AI: Eine spezielle Form der Künstlichen Intelligenz

Ein besonders spannendes Teilgebiet innerhalb der Künstlichen Intelligenz ist die generative AI (generative künstliche Intelligenz). Generative AI bezieht sich auf Algorithmen und Modelle, die in der Lage sind, neue Inhalte zu erstellen – seien es Texte oder Bilder – basierend auf den Mustern und Informationen aus bestehenden Daten.

Die wohl bekannteste Anwendung in diesem Zusammenhang ist ChatGPT. : ChatGPT ist ein Beispiel für schwache KI im Bereich natürlicher Sprachverarbeitung (NLP). Es handelt sich um ein Modell zur Textgenerierung und -verarbeitung, das auf großen Datenmengen trainiert wurde und in der Lage ist, menschenähnliche Texte zu erzeugen sowie Fragen zu beantworten.

ChatGPT ist aber nicht die einzige Form von generativer AI. Beispiele für andere Anwendungen sind:

• Unternehmen können generative Designsoftware nutzen, um innovative Produktkonzeptionen zu entwickeln.
• Neben ChatGPT gibt es zahlreiche andere Anwendungen im Bereich NLP: Spracherkennungssysteme: Diese ermöglichen es Unternehmen beispielsweise, Sprachanfragen direkt in Text umzuwandeln – nützlich für Protokolle oder Kundenfeedback.
• Frage-Antwort-Systeme: Diese Systeme können spezifische Informationen aus großen Datenbanken abrufen und bereitstellen.
  
  

Weitere Formen von Künstlicher Intelligenz im Business-Leben

Hier sind einige weitere Formen von Künstlicher Intelligenz mit Beispielen für deren Anwendung im Geschäftsleben.

Mustererkennung

• Spracherkennung: wird in Call-Centern zur Analyse von Kundenanrufen verwendet.
• Handschrifterkennung: in Banken zur Digitalisierung handschriftlicher Dokumente.
  
  

Wissensmodellierung

• Expertensysteme unterstützen Mitarbeiter bei komplexen Entscheidungen durch logische Programmierung.
• Inferenzmaschinen: können genutzt werden zur Analyse großer Datenmengen und Ableitung strategischer Entscheidungen.
  
  

Maschinelles Lernen

• Empfehlungsalgorithmen analysieren Kaufverhalten und schlagen Produkte vor – wie bei Amazon oder Netflix.
• Künstliche neuronale Netze & Deep Learning: die Basis von Programmen wie ChaGPT oder Grafikprogrammen wie DALL-E oder Midjourney.

Auch hier gibt es zahlreiche Anwendungen: In der Bildverarbeitung etwa zur Erkennung von Qualitätsmängeln in Produktionslinien.

Computer Vision

Automatisierte Überwachungssysteme erkennen Sicherheitsrisiken in Echtzeit.

Robotik

Industrieroboter übernehmen repetitive Aufgaben in Fertigungsprozessen zur Steigerung der Effizienz.

Für Familienunternehmen im Dienstleistungsbereich gibt es mehrere interessante Anwendungsfelder für Künstliche Intelligenz:

• Kundenservice-Automatisierung: Chatbots können häufig gestellte Fragen beantworten und so den Kundenservice entlasten.
• Personalisierte Marketingstrategien: Durch Analyse des Kundenverhaltens können maßgeschneiderte Angebote erstellt werden.
• Terminplanungssysteme: Automatisierte Systeme helfen dabei, Termine effizienter zu verwalten und Doppelbuchungen zu vermeiden.
• Mitarbeiterschulung durch adaptive Lernsysteme: Solche Systeme passen Schulungsinhalte an individuelle Bedürfnisse an und verbessern so den Lernprozess für Mitarbeiter.
  
  

Verantwortung in der Künstlichen Intelligenz

Mit dem Aufstieg der Künstlichen Intelligenz kommen auch ethische Fragestellungen auf:

• Bias in Algorithmen: Wenn Trainingsdaten voreingenommen sind (zum Beispiel aufgrund gesellschaftlicher Vorurteile), können auch die Ergebnisse voreingenommen sein. Gerade dann, wenn KI dazu genutzt wird, die Kommunikation mit den Kunden zu erleichtern, sollte darauf geachtet werden, dass nicht unbewusst ein falsches Bild vom Unternehmen entsteht.
• Datenschutz: Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz erfordert oft große Mengen an persönlichen Daten – wie wird damit umgegangen? Was muss beachtet werden, damit nicht versehentlich geschützte Daten über KI in Umlauf geraten.
• Arbeitsplätze: Automatisierung durch KI bietet vor allem dort, wo Menschen repetitive Aufgaben wahrnehmen, die Möglichkeiten, Arbeitsprozesse zu automatisieren. Allerdings entstehen dadurch auch wieder neue Herausforderungen. Die Arbeit mit KI verschiebt sich in Richtung anwenden, überwachen und trainieren. Für manche Menschen bedeutet das neue Chancen, für anderen bringt es die Gefahr mit sich, dass der Arbeitsplatz überflüssig werden kann.
  
  

Fazit

Künstliche Intelligenz bietet mittelgroßen Familienunternehmen enorme Chancen zur Effizienzsteigerung und Verbesserung ihrer Wettbewerbsfähigkeit. Voraussetzung dafür ist, dass die Mitarbeiter in ihren Kompetenzfelder aktiv den Einsatz von KI mitgestalten. KI braucht Mut zur Ausprobieren und ständiges Optimieren. Ein solcher explorativer Mindset erfordert eine entsprechende Unternehmenskultur und einen Führungsstil, der Menschen Raum für ihre Ideen gibt und sie befähigt, eigenverantwortlich zu handeln.

Es ist entscheidend für die Verantwortlichen in Familienunternehmen, zu verstehen, dass KI der wohl größte Transformationstreiber in der heutigen Unternehmenswelt ist. Mit den genannten Technologie sind Chancen, aber auch Herausforderungen verbunden. Es ist daher wichtig, immer wieder zu hinterfragen, was genau mit KI im konkreten Geschäftsalltag gemeint ist und herauszufinden, was KI an Erleichterungen und neuen Möglichkeiten bringen kann.

Der Einsatz von KI sollte nicht als einmaliges Projekt gesehen werden, sondern als ein kontinuierlicher Prozess der Anpassung und Optimierung, um das volle Potenzial dieser Technologie zu nutzen.

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